GitHub Copilot pousse la mémoire, le local et les garde-fous dans JetBrains

La nouveauté la plus structurante est Copilot Memory : Copilot peut désormais retenir et rappeler des informations utiles d’une session de chat agentique (conversation pilotée par un agent capable d’agir) à l’autre dans JetBrains, au lieu de redemander sans cesse les mêmes conventions de projet ou préférences utilisateur. GitHub précise que cette mémoire se gère via un interrupteur dédié dans le portail de réglages Copilot, et sa documentation indique que la fonctionnalité est en préversion publique pour les comptes payants, avec stockage de faits au niveau du dépôt et de préférences au niveau de l’utilisateur quand elle est activée. (github.blog)

Ce qui change concrètement pour une équipe JetBrains

L’autre annonce importante est l’arrivée d’Ollama comme fournisseur BYOK (Bring Your Own Key, autrement dit l’usage d’un fournisseur ou d’une clé/API que vous gérez vous-même) dans Copilot pour JetBrains. GitHub dit que l’intégration prend en charge la configuration du fournisseur et la sélection du modèle dans l’expérience JetBrains. Dans la documentation Copilot, GitHub présente Ollama comme une façon d’utiliser des modèles locaux via un point d’accès compatible OpenAI (interface technique qui imite l’API de chat d’OpenAI), déjà documentée pour Copilot CLI et l’application Copilot. Pour une équipe de dev, le message est simple : Copilot ne pousse plus seulement ses modèles hébergés, il s’ouvre davantage à un usage au plus près du poste de travail. (github.blog)

GitHub ajoute aussi des réglages d’entreprise gérés côté serveur pour Copilot. D’après l’annonce, les administrateurs peuvent encadrer la disponibilité du plugin, l’accès aux serveurs MCP (Model Context Protocol, un protocole pour brancher des outils et sources de contexte à un agent), le comportement de contournement des permissions et les paramètres OpenTelemetry (standard de collecte de traces et métriques pour l’observabilité). La documentation précise que ces politiques peuvent être déployées en mode serveur, via MDM (gestion de parc informatique) ou par fichier, avec des règles qui priment sur les réglages utilisateurs, et qu’elles peuvent notamment bloquer les modes “allow-all” d’autorisation. C’est probablement le point le plus important pour les équipes : plus de mémoire et plus d’agentivité, mais aussi plus de gouvernance. (github.blog)

Le fil conducteur avec les mises à jour précédentes

Cette livraison s’inscrit bien dans le fil ouvert par la salve hebdomadaire du 7 août 2026 : GitHub continue à réduire les frictions de reprise de contexte et à rapprocher les agents des outils quotidiens. Dans JetBrains, cela passe aussi par des détails pratiques : installation automatique de Copilot CLI depuis le terminal intégré sur macOS, Linux et Windows, retour des références # vers fichiers et dossiers dans les chats Copilot, Claude et Codex, visibilité des sessions Codex dans les journaux de débogage de l’agent, et améliorations de fiabilité sur MCP, le terminal, les personnalisations, les agents cloud et l’édition par diff (modification calculée à partir d’un écart entre ancien et nouveau code). (github.blog)

Ce que ça implique en pratique

Pour une équipe qui travaille déjà avec Copilot dans JetBrains, le bon réflexe devient de séparer trois couches :

• la mémoire : ce que Copilot apprend et réutilise d’une session à l’autre ;
• les instructions : ce que l’équipe écrit explicitement pour cadrer les réponses et actions de l’agent ;
• la politique d’entreprise : ce que l’admin autorise ou interdit, notamment sur les plugins, MCP et permissions. (github.blog)

Un exemple minimal de politique centralisée ressemble à ceci :

{
  "permissions": {
    "disableBypassPermissionsMode": true
  },
  "telemetry": {
    "openTelemetry": true
  }
}

Ce fragment illustre deux idées documentées par GitHub : désactiver le mode de contournement des permissions et activer des réglages liés à OpenTelemetry dans le fichier managed-settings.json. Le récapitulatif est donc net : après avoir ajouté de la continuité entre desktop, CLI, VS Code et revue de code, GitHub injecte maintenant dans JetBrains le triptyque qui va compter pour 2026 : mémoire persistante, choix du modèle jusqu’au local, et contrôle centralisé des comportements d’agent. (docs.github.com)